AI Platform Pipelines を使って機械学習パイプラインを動かす話Kubeflow Pipelines の GCP マネージド版である AI Platform Pipelines を使って、機械学習パイプラインを動かした話です。どんなメリットがあるのか、どのような全体像になっているのかをまとめました。
「ITエンジニアのための強化学習理論入門」が発売されます - めもめも
www.amazon.co.jp 表題の書籍が技術評論社より発売されることになりました。執筆にご協力いただいた方々には、あらためてお礼を申し上げます。販売開始に先立って、「はじめに」「目次」「図表サンプル」を掲載させていただきますので、先行予約される方の参考にしていただければと思います。 はじめに 「Q LearningとSARSAの違いを説明してください。」皆さんは、この質問に即答できるでしょうか？ 本書を読めば、自信を持って答えられます！ —— と、謎の宣伝文句（？）から始まりましたが、少しばかり背景を説明しておきましょう。 2015年に『ITエンジニアのための機械学習理論入門』(技術評論社)を出版させていただいた後、驚くほどの勢いで機械学習の入門書が書店にあふれるようになりました。そしてまた、回帰モデルによる数値予測、分類モデルによる画像データの識別など、教師データを用いた機械学習モ
AndroidエンジニアがRailsにチャレンジしてる理由
Putting The Genie in the Bottle - A Crash Course on running LLMs on Android
Make: Japan | 1冊まるごとScratchでできる！機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習』が7月発売。試し読みページを公開！
1冊まるごとScratchでできる！機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習』が7月発売。試し読みページを公開！ 子ども向けビジュアルプログラミング言語「Scratch」を使って学ぶ、機械学習の入門書『Scratchではじめる機械学習 ―作りながら楽しく学べるAIプログラミング』が7月に発売されます。ML2Scratch、TM2Scratch、PoseNet2ScratchなどのScratchで機械学習を扱える拡張機能を組み合わせ、画像認識や音声認識、姿勢推定などを利用したプログラムを作りながら、機械学習の仕組みを楽しく学んでいくことができます。だんだんとステップアップしながら、最終章では、遺伝的アルゴリズムをScratchで実装することにも挑戦します。Pythonなどのテキストプログラミング言語や、難しい数学の知識は不要。機械学習の仕組みを使ったアプリケーションを“作りながら学
デプロイ今昔 - Hatena Developer Blog
こんにちは。はてなのアプリケーションエンジニアの id:onk です。 最近、若手エンジニアを中心に、いろいろな技術を見つめ直すワーキンググループをやっています。今回は、その中から「デプロイ」の会で発表されたことをまとめました（なお、私は会のとりまとめをやっている非若手です）。 デプロイのライフサイクルの違い Infrastructure Platformでのデプロイ Application Runtime Platformでのデプロイ Applicationsのデプロイ デプロイ方式はどのように変化してきたか In place から Blue/Green へ Immutable Infrastructure という考え方 オートスケールへの対応 push 型デプロイと pull 型デプロイ コンテナによるデプロイの現況 コントロールプレーンによって何が変わったか ECS におけるデプロイ
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「AmplifyとAppSyncでモダンでイケてるWebサービスを爆速で立ち上げようぜ 」を話しました #devio2020 | DevelopersIO
リアルタイムログ分析基盤のAWS-_GCP移行話
